检索结果-内蒙古大学图书馆

农业机械学报 2019年第9期50卷 229-234页

作者：韩巧玲赵玥赵燕东潘贤君彭涌郑一力北京林业大学工学院北京100083 城乡生态环境北京实验室北京100083 林业装备与自动化国家林业局重点实验室北京100083

为可视化土壤孔隙的空间分布和拓扑结构,进一步理解土壤功能和生态过程,以自定义的规则结构和土壤孔隙结构为应用对象,进行了土壤孔隙骨架提取算法的研究,并验证细化法和距离变换法2种算法构建骨架模型的性能。试验结果表明,2种算法的... 详细信息

为可视化土壤孔隙的空间分布和拓扑结构,进一步理解土壤功能和生态过程,以自定义的规则结构和土壤孔隙结构为应用对象,进行了土壤孔隙骨架提取算法的研究,并验证细化法和距离变换法2种算法构建骨架模型的性能。试验结果表明,2种算法的骨架模型构建效果均不受模型类型的影响,其中,距离变换法构建的骨架模型存在体素点缺失和偏移的现象,而细化法提取的孔隙骨架模型结构完整,其平均骨架偏移距离(0.10mm)比距离变换法(0.15mm)减少了50%,具有良好的拓扑不变性。通过对细化性、连通性和中心性3个指标的综合分析,细化法具有优越的描述土壤孔隙形状及拓扑特征的能力,可为土壤物理结构及水文特性的研究奠定技术基础,为从孔隙尺度理解土壤功能奠定理论基础。

关键词：土壤孔隙骨架模型细化法距离变换法

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基于含水率与温度补偿的土壤pH值在线实时检测系统

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农业机械学报 2019年第3期50卷 159-167页

作者：赵燕东梁超杜升北京林业大学工学院北京100083 城乡生态环境北京实验室北京100083 林业装备与自动化国家林业局重点实验室北京100083

针对目前常用土壤pH值传感器在测量过程中受土壤含水率和温度影响较大的问题,设计了带有温度、含水率补偿模型的锑电极土壤pH值在线实时检测系统。利用最小二乘法对pH值和测量结果进行线性分析,补偿土壤pH值测量误差。试验结果表明,经... 详细信息

针对目前常用土壤pH值传感器在测量过程中受土壤含水率和温度影响较大的问题,设计了带有温度、含水率补偿模型的锑电极土壤pH值在线实时检测系统。利用最小二乘法对pH值和测量结果进行线性分析,补偿土壤pH值测量误差。试验结果表明,经过补偿之后,由温度和含水率变化导致的pH值测量误差至少可降低84. 5%,pH值测量值随温度和含水率的变化幅度不超过±0. 1。与市场产品ZD-18型土壤酸度计、HYSWR-ARC-12V型土壤含水率传感器、水银温度计对比研究得出,3项指标线性拟合决定系数均达到0. 99以上。为了确保自然环境下土壤pH值测量的适用性,探索了系统在使用过程中土壤含水率的阈值与测量精度,表明在土壤体积含水率大于5%的情况下均可有效测量。试验表明,在pH值3. 06～10. 36范围之内,本系统可有效测量,检测误差为-1. 53%～3. 51%,满足土壤pH值实时在线测量要求。

关键词：土壤 pH值锑电极在线实时检测系统补偿最小二乘法

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多特征融合的鸟类物种识别方法

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应用声学 2020年第2期39卷 199-206页

作者：谢将剑杨俊邢照亮张卓陈新北京林业大学工学院北京100083 林业装备与自动化国家林业和草原局重点实验室北京100083 先进输电技术国家重点实验室(全球能源互联网研究院有限公司) 北京102211

深度学习输入特征的选择直接影响其分类性能,为了进一步提高基于深度学习的鸟类物种识别模型的分类性能,该文提出一种多特征融合识别方法。该方法首先通过短时傅里叶变换、梅尔倒谱变换和线性调频小波变换分别计算得到鸣声信号的3种语... 详细信息

深度学习输入特征的选择直接影响其分类性能,为了进一步提高基于深度学习的鸟类物种识别模型的分类性能,该文提出一种多特征融合识别方法。该方法首先通过短时傅里叶变换、梅尔倒谱变换和线性调频小波变换分别计算得到鸣声信号的3种语图样本集,然后分别利用3种语图样本集训练3个基于VGG16迁移的单一特征模型,将3个模型的输出进行自适应加权求和实现融合,并修正了加权交叉熵函数以克服样本不平衡的问题,最后对语图进行分类实现鸟类物种的识别。以ICML4B鸣声库的35种鸟类为研究对象,对比了4种模型的平均识别准确率(MAP),结果表明特征融合模型较单一特征模型的MAP最大提高了0.307;选择输入语图的持续时间分别为100 ms、300 ms以及500 ms,对比不同持续时间下4种模型的测试MAP值,结果表明持续时间为300 ms时4种模型的MAP值均为最高;对比了不同信噪比下4种模型的识别效果,多特征融合模型的识别准确率随着信噪比的下降降低最少。说明在选择合适的语图持续时间后,该文提出的特征融合模型能得到更高的识别准确率,具有一定的抗噪能力,且训练参数少,更适合于少样本鸟类的识别。

关键词：鸟类物种识别深度卷积神经网络多特征融合

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无人机在林业中的应用及前景展望

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林业工程学报 2019年第1期4卷 8-16页

作者：张军国闫浩胡春鹤李婷婷于明北京林业大学工学院林业装备与自动化国家林业和草原局重点实验室北京100083

利用无人机对林业进行信息监测是提升林业信息化和精准化的重要方向,同时也是实现精准林业目标的有力途径。相较于传统林业监测方式,无人机可以实时准确地获取多尺度、多时相、高分辨率的影像数据,提升林区作业的智能化水平,满足智慧林... 详细信息

利用无人机对林业进行信息监测是提升林业信息化和精准化的重要方向,同时也是实现精准林业目标的有力途径。相较于传统林业监测方式,无人机可以实时准确地获取多尺度、多时相、高分辨率的影像数据,提升林区作业的智能化水平,满足智慧林业建设的需求。利用无人机平台搭载多种光学信息采集设备,结合无人机遥感技术并辅以GPS精确定位技术可以高效地实现特征目标信息的收集工作。为了更好地促进无人机技术在林业领域的普及与应用,笔者对无人机技术在林业行业的应用现状及发展前景进行了梳理总结。首先介绍了林用无人机的有关概念、分类及平台优势,重点对当前无人机在林业行业主流应用的实践进行了总结,主要涉及林业病虫害遥感监测、林业火灾监测、野生动植物监测与识别、林业资源调查、林业精准植保以及林业执法等,进而分析了当前无人机在林业领域应用中面临的挑战,同时对林用无人机在续航能力及通讯范围有限、受环境影响大、监管机制不完善等主要问题进行了探讨,为促进无人机技术在林业领域深层次应用提供了参考。

关键词：无人机林业森林病虫害遥感监测林业火灾监测林业资源调查

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林业装备低功耗防丢器

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林业和草原机械 2020年第1期1卷 55-60页

作者：陈嘉威田昊北京林业大学工学院北京100083 林业装备与自动化国家林业和草原局重点实验室北京100083

穿戴设备越来越走近林业活动中,特别是一些随身携带的林业勘探小工具更加受到从业人员的青睐,使用频率越来越高,但同时也存在不同程度的丢失现象。利用低功耗蓝牙技术设计一个拥有防丢找回功能的应用程式。通过调用手机的蓝牙功能来获... 详细信息

穿戴设备越来越走近林业活动中,特别是一些随身携带的林业勘探小工具更加受到从业人员的青睐,使用频率越来越高,但同时也存在不同程度的丢失现象。利用低功耗蓝牙技术设计一个拥有防丢找回功能的应用程式。通过调用手机的蓝牙功能来获取绑定在物品上的蓝牙信号的强度来计算两个蓝牙设备之间的距离。当距离超过设定阈值时给出警告信息,从而达到提醒防丢目的。采用多次测量取均值的方法降低蓝牙信号浮动的负面影响,解决了RSSI值不够稳定且容易受到干扰的缺点,提高了测距的稳定性,可以为林业生产用具的管理提供帮助。

关键词：低功耗蓝牙防丢器微信小程序

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基于全卷积网络的土壤断层扫描图像中孔隙分割

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农业工程学报 2019年第2期35卷 128-133页

作者：韩巧玲赵玥赵燕东刘克雄庞曼北京林业大学工学院北京100083 城乡生态环境北京实验室北京100083 林业装备与自动化国家林业局重点实验室北京100083 定州市绿谷农业科技发展有限公司定州073006

针对土壤断层扫描图像中存在部分容积效应及因孔隙成分复杂、结构不规则等引起的分割精度低的问题,该文提出一种全卷积网络(fully convolutional network,FCN)土壤孔隙分割方法,为土壤科学研究提供技术支持。该文以黑土土壤断层扫描图... 详细信息

针对土壤断层扫描图像中存在部分容积效应及因孔隙成分复杂、结构不规则等引起的分割精度低的问题,该文提出一种全卷积网络(fully convolutional network,FCN)土壤孔隙分割方法,为土壤科学研究提供技术支持。该文以黑土土壤断层扫描图像为研究对象,通过卷积和池化运算输出不同尺度的孔隙特征图;将孔隙的深层特征和浅层特征相融合,采用上采样算子对融合特征进行插值操作,从而输出孔隙的二值图。与大津法、分水岭法、区域生长法和模糊C均值聚类法(Fuzzy C-means,FCM)4种常用孔隙分割方法的对比结果表明,FCN法在低,中,高3种孔隙密度的土壤图像中优于其他4种方法。FCN法的平均分割正确率为98.1%,比4种常用方法分别高25.6%,48.3%,55.7%和9.5%;FCN法的平均过分割率和欠分割率分别为2.2%和1.3%,仅为次优方法(FCM法)的33.8%和23.6%。通过融合土壤孔隙结构的多重特征,FCN法能够实现土壤孔隙整体和局部信息的精准判断,为土壤学的研究提供了一种更加智能化的技术手段。

关键词：土壤图像分割全卷积网络土壤孔隙深度学习

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SWR土壤湿度传感器温漂特性与补偿研究

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农业机械学报 2019年第8期50卷 257-263页

作者：赵燕东陈壮高志涛张鑫于福满北京林业大学工学院北京100083 林业装备与自动化国家林业局重点实验室北京100083 防灾科技学院综合减灾研究所三河065201 天津创世生态景观建设股份有限公司天津300110

针对基于驻波率(SWR)原理的土壤湿度传感器在长期工作中受温度影响的问题,提出基于二元回归分析法的温度补偿模型,利用最小二乘原理确定补偿模型的待定参数,对传感器进行温度补偿。从硬件电路和测量原理对SWR土壤湿度传感器的温漂特性... 详细信息

针对基于驻波率(SWR)原理的土壤湿度传感器在长期工作中受温度影响的问题,提出基于二元回归分析法的温度补偿模型,利用最小二乘原理确定补偿模型的待定参数,对传感器进行温度补偿。从硬件电路和测量原理对SWR土壤湿度传感器的温漂特性进行研究。使用高低温交变湿热实验箱,在设定温度5~45℃范围内进行实验,测试结果表明,在温度补偿前该传感器测量土壤体积含水率的最大绝对误差范围为-2.65%~2.22%,其最大相对误差为29.76%,最大均方误差为2.211 9%。将SWR土壤湿度传感器输出值与PT100型温度传感器输出值进行数据融合,基于最小二乘优化计算的二元回归分析法得到温度补偿模型,其拟合的决定系数为0.998。取不同温度下的实验数据进行补偿模型的验证,结果表明,SWR土壤湿度传感器进行温度补偿后,其测量结果的最大绝对误差范围为-0.26%~0.69%,最大相对误差不超过5.23%,均方误差较补偿之前减小一个数量级,且最大均方误差为0.157%。表明采用该温度补偿模型可以有效减小温度对SWR土壤湿度传感器的影响,提高其测量结果的精度和可靠性。

关键词： SWR土壤湿度传感器土壤体积含水率最小二乘法温度补偿

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林木障碍药带施药车的研发与展望

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林业和草原机械 2020年第3期1卷 7-11页

作者：陈冲冲李守根郑永军王亚雄李文彬北京林业大学工学院林业装备与自动化国家林业和草原局重点实验室北京100083 中国农业大学工学院北京100083

病虫害是制约我国林木发展的重要因素,本研究基于激光扫描仪开发了一台针对林木障碍药带施药车,有效阻止了林木生产中具有上下迁移习性的食叶害虫,提高了农药施药效率。未来精准施药车需从控制算法、喷嘴雾化机理及地空协同施药三个角... 详细信息

病虫害是制约我国林木发展的重要因素,本研究基于激光扫描仪开发了一台针对林木障碍药带施药车,有效阻止了林木生产中具有上下迁移习性的食叶害虫,提高了农药施药效率。未来精准施药车需从控制算法、喷嘴雾化机理及地空协同施药三个角度展开,从而实现精准施药的自动化与高效化。

关键词：病虫害精准施药施药车

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移动机器人RGB-D视觉SLAM算法

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农业机械学报 2018年第10期49卷 38-45页

作者：陈劭郭宇翔高天啸宫清源张军国北京林业大学工学院北京100083 林业装备与自动化国家林业和草原局重点实验室北京100083

针对移动机器人视觉同步定位以及地图构建(Simultaneous localization and mapping,SLAM)研究中存在精确度较低、实时性较差等问题,提出了一种用于移动机器人的RGB-D视觉SLAM算法。首先利用定向二进制简单描述符(Oriented fast and rota... 详细信息

针对移动机器人视觉同步定位以及地图构建(Simultaneous localization and mapping,SLAM)研究中存在精确度较低、实时性较差等问题,提出了一种用于移动机器人的RGB-D视觉SLAM算法。首先利用定向二进制简单描述符(Oriented fast and rotated brief,ORB)算法提取RGB图像的特征点,通过基于快速近似最邻近(Fast library for approximate nearest neighbors,FLANN)的双向邻近(K-nearest neighbor,KNN)特征匹配方法得到匹配点对集合,利用改进后的随机抽样一致性(Re-estimate random sample consensus,RE-RANSAC)算法剔除误匹配点,估计得到相邻图像间的6D运动变换模型,然后利用广义迭代最近点(Generalized iterative closest point,GICP)算法得到优化后的运动变换模型,进而求解得到相机位姿。为提高定位精度,引入随机闭环检测环节,减少了机器人定位过程中的累积误差,并采用全局图优化(General graph optimization,G2O)方法对相机位姿图进行优化,得到全局最优相机位姿和相机运动轨迹;最终通过点云拼接生成全局彩色稠密点云地图。针对所测试的FR1数据集,本文算法的最小定位误差为0.011 m,平均定位误差为0.024 5 m,每帧数据平均处理时间为0.032 s,满足移动机器人快速定位建图的需求。

关键词：移动机器人 RGB-D 视觉同步定位与地图构建广义迭代最近点图优化

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基于茎干含水率的紫薇病虫害等级早期诊断方法

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农业机械学报 2018年第11期49卷 189-194,250页

作者：高超赵玥赵燕东北京林业大学工学院北京100083 城乡生态环境北京实验室北京100083 林业装备与自动化国家林业局重点实验室北京100083

为了对植物病虫害进行早期预警,提出一种基于茎干含水率的植物病虫害等级早期诊断方法。以紫薇为研究对象,监测复苏萌芽期内不同健康等级紫薇的茎干含水率;然后,分别通过关键参数和主成分分析对茎干含水率进行特征提取;最后,结合有监督... 详细信息

为了对植物病虫害进行早期预警,提出一种基于茎干含水率的植物病虫害等级早期诊断方法。以紫薇为研究对象,监测复苏萌芽期内不同健康等级紫薇的茎干含水率;然后,分别通过关键参数和主成分分析对茎干含水率进行特征提取;最后,结合有监督和无监督学习模型实现对紫薇病虫害等级的早期诊断。基于方差分析,紫薇健康等级对日最小含水率、日最大含水率、日平均含水率、日极差含水率4个关键参数的影响均为极显著。基于主成分分析,茎干含水率时间序列前4个主成分的累计贡献率达到99. 7%。在有监督模型中,以主成分特征为输入的BP模型的性能最优,平均识别率达到98%;在无监督模型中,以主成分特征为输入的K均值模型最优,平均识别率达到92%。因此,茎干含水率可以作为诊断植物病虫害等级的早期指标,主成分特征优于关键参数特征,有监督模型优于无监督模型。

关键词：紫薇茎干含水率病虫害等级早期诊断特征提取学习模型

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